Nov, 2023

PointPCA+：扩展的 PointPCA 客观质量评估度量

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TL;DR本文提出了一个计算简化和描述符丰富的点云质量评估（PCQA）指标，名为 PointPCA+，它是 PointPCA 的扩展。PointPCA 提出了一组基于 PCA 分解的感知相关描述符，这些描述符应用于点云的几何和纹理数据以进行完全参考的 PCQA。PointPCA + 仅在几何数据上使用 PCA，同时丰富了现有的几何和纹理描述符，计算效率更高。与 PointPCA 类似，通过学习融合几何和纹理描述符的个别预测来获取总体质量分数，捕捉局部形状和外观特性。在特征融合之前，引入了特征选择模块，从提出的超级集中选择最有效的特征。实验结果表明，PointPCA + 对公开可用数据集获得的主观真实分数具有较高的预测性能。代码可在 https://github.com/cwi-dis/pointpca_suite/ 上获得。
发现论文，激发创造
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    Nov, 2021

  • 基于投影的全参考和无参考点云质量评估的简单基线

    我们提出了基于投影的点云质量评估的简单基准线方法，通过使用点云的多投影来提取质量感知特征，将完整参考质量表示和非参考质量表示回归到视觉质量分数，以应对点云在存储和带宽限制下失真的需求。我们在 ICIP 2023 PCVQA Challenge 中取得了四个赛道的冠军。

    Oct, 2023

  • 基于不确定性的无参考点云质量评估

    通过使用概率建模，本文提出了一种新的点云质量评估方法，使用条件变分自编码器对主观测试的评判随机性进行建模，并生成多个中间质量评分，最终将这些评分整合为准确的质量预测，实现对点云质量的准确评估。实验证明，该方法在不同数据集上表现出色，超越了先前领先的方法。

    Jan, 2024

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    May, 2023

  • LMM-PCQA：利用 LMM 辅助点云质量评估

    本研究旨在通过文本监督将大型多模式模型 (LMMs) 引入点云质量评估 (PCQA)，实现 PCQA 知识对 LMMs 的传授，从而提高模型理解和评估的准确性，并希望这些贡献能够激发对 LMMs 与 PCQA 融合的后续研究，促进 3D 视觉质量分析及其他领域的进展。

    Apr, 2024

  • 基于谱图小波的全参考点云质量评估

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    Jun, 2024

  • 基于支持向量回归的完整参考点云质量评估

    该研究提出了一种基于支持向量回归的准确的全参考点云质量评估方法，通过整合五种基于全参考的度量标准，并使用支持向量回归进行快速预测，实现了对压缩失真、高斯噪声和降采样等多种降级类型的准确评估，其性能优于传统的全参考点云质量评估方法，并且比使用复杂特征（如曲率和多尺度特征）的最新方法更快速和精确。

    Jun, 2024

  • 多视角融合对比性预训练用于无参考点云质量评估

    提出了一种针对点云质量评估的新型对比度预训练框架（CoPA），该框架通过无监督数据学习质量感知表示，并利用生成的锚点通过质量感知对比度损失限制预训练过程，进一步采用语义引导多视角融合模块在模型微调阶段有效地整合多个视角的投影图像特征，实验证明该方法在流行基准上优于现有的点云质量评估方法，并能够提升现有的学习型点云质量评估模型。

    Mar, 2024

  • 使用质量条件潜变量概率估计的点云几何可扩展编码

    使用质量可伸缩性方案 SQH 在学习为基础的静态点云几何编码中，逐渐解码带有递增质量和保真度的高质量版本，与其他最新的 PC 编解码器相比，SQH 在保持显著压缩效果的同时，几乎没有或者只有极小的压缩性能损失。

    Apr, 2024

  • 激活频率和 ViT 用于 3D 点云质量评估无需参考

    基于深度学习的质量评估在感知多媒体质量评估方面取得了显著的提升，然而对于 3D 点云等 3D 视觉数据仍处于初级阶段。因此，我们提出了一种给定 3D 点云的无参考质量度量方法，通过集成频率幅度作为空间降解模式的指标来评估由压缩引起的质量影响，并使用轻量级混合深度模型进行质量评分映射。实验证明我们的方法在 PointXR 上优于最先进的非参考点云质量评估方法甚至一些全参考点云质量评估方法。

    Dec, 2023